数字通信信号的调制方式识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·调制识别的发展和研究现状 | 第12-15页 |
| ·似然比判决理论法 | 第12-13页 |
| ·统计模式识别法 | 第13-15页 |
| ·研究的主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 数字调制方式识别的基础理论 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·数字通信信号的调制方式 | 第17-22页 |
| ·幅度键控调制 | 第17-18页 |
| ·频移键控调制 | 第18-19页 |
| ·相移键控调制 | 第19-20页 |
| ·正交幅度调制 | 第20-22页 |
| ·数字信号的正交变换理论 | 第22-25页 |
| ·调制信号的参数估计 | 第25-28页 |
| ·载波频率估计 | 第25-26页 |
| ·码元速率估计 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于瞬时特征参数的数字调制方式识别 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·瞬时信息的优化 | 第29-33页 |
| ·小波分析 | 第29-30页 |
| ·小波消噪理论 | 第30-31页 |
| ·瞬时信息优化的实现 | 第31-33页 |
| ·识别算法的设计 | 第33-38页 |
| ·特征参数的提取 | 第33-34页 |
| ·识别流程 | 第34-35页 |
| ·门限值的确定 | 第35-38页 |
| ·仿真结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于高阶累积量和星座图的数字调制方式识别 | 第40-60页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·高阶累积量的理论基础 | 第40-45页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的定义 | 第40-42页 |
| ·高阶矩与高阶累积量的转换关系 | 第42-44页 |
| ·高阶累积量的性质 | 第44-45页 |
| ·数字调制信号各阶累积量的理论值 | 第45-49页 |
| ·MASK信号各阶累积量的理论值 | 第46-47页 |
| ·MPSK信号各阶累积量的理论值 | 第47-48页 |
| ·MFSK信号各阶累积量的理论值 | 第48-49页 |
| ·MQAM信号各阶累积量的理论值 | 第49页 |
| ·星座图聚类分析及应用 | 第49-54页 |
| ·星座图聚类分析 | 第49-51页 |
| ·星座图聚类分析在MQAM信号识别中的应用 | 第51-54页 |
| ·基于高阶累积量和星座图的联合识别 | 第54-59页 |
| ·特征参数的构造 | 第54-55页 |
| ·识别流程 | 第55-56页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 支持向量机在数字调制方式识别中的应用 | 第60-70页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·统计学习理论 | 第60-61页 |
| ·VC维理论 | 第60页 |
| ·结构风险最小化准则 | 第60-61页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第61-64页 |
| ·多类支持向量机分类方法 | 第64-66页 |
| ·一对余法 | 第65页 |
| ·基于二叉树的多类SVM分类法 | 第65页 |
| ·一对一法 | 第65-66页 |
| ·SVM在数字调制方式识别中的应用 | 第66-68页 |
| ·识别流程 | 第66页 |
| ·实验仿真及分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
